燃料电池性能预测方法、装置、电子设备及存储介质

AITNT
正文
推荐专利
燃料电池性能预测方法、装置、电子设备及存储介质
申请号:CN202411862927
申请日期:2024-12-17
公开号:CN119720787A
公开日期:2025-03-28
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种燃料电池性能预测方法、装置、电子设备及存储介质,属于燃料电池技术领域,其中,该燃料电池性能预测方法包括:构建燃料电池的几何模型,基于几何模型对燃料电池的运行参数在预设的参数范围内进行仿真,得到仿真结果数据;基于仿真结果数据对预设的机器学习模型进行训练,得到训练好的电池性能预测模型;将待预测燃料电池的运行参数作为电池性能预测模型的输入,得到电池性能预测模型输出的待预测燃料电池的性能。本发明通过对燃料电池进行三维建模后再仿真,可以获取燃料电池在运行过程中的内部数据,使得训练好的电池性能预测模型在对燃料电池进行性能预测时,能够考虑燃料电池的内部数据,对燃料电池性能的预测更加准确。
技术关键词
性能预测方法 性能预测模型 网格 机器学习模型 参数 燃料电池技术 模型训练模块 电子设备 存储器 数据获取模块 预测装置 程序 处理器 可读存储介质 计算机 指令
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于模式耦合实现电磁屏蔽和透射窗口的超表面系统
超表面 模式 电磁 正方形结构 端口
2
一种资源调度模型的建模方法、装置、设备及介质
资源调度模型 节点 损失率 矩阵 策略
3
基于柱状透镜光栅的LED裸眼3D显示屏的实现方法
校正算法 成像 柱状透镜光栅膜 参数 贴膜
4
用于确定训练数据集的分布的方法
机器学习模型 数据 自动驾驶系统 控制电路 样本
5
一种基于AE-YOLO11的轻量化高性能反无人机检测方法
反无人机 图像 检测损失 深度学习框架 特征提取网络
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号